Developing population-based hypertension control programs
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension remains the leading cause of cardiovascular disease globally despite the availability of safe and effective treatments. Unfortunately, many barriers exist to controlling hypertension, including a lack of effective screening and awareness, an inability to access treatment and challenges with its management when it is treated. Addressing these barriers is complex and requires engaging in a systematic and sustained approach across communities over time. This analysis aims to describe the key elements needed to create an effective delivery system for hypertension control. A successful system requires political will and supportive leadership at all levels of an organization, including at the point of care delivery (office or clinic), in the health care system, and at regional, state and national levels. Effective screening and outreach systems are necessary to identify individuals not previously diagnosed with hypertension, and a system for follow up and tracking is needed after people are diagnosed. Implementing simple protocols for treating hypertension can reduce confusion among providers and increase treatment efficiency. Ensuring easy access to safe, effective and affordable medications can increase blood pressure control and potentially decrease health care system costs. Task-sharing among members of the health care team can expand the services that are delivered. Finally, monitoring of and reporting on the performance of the health care team are needed to learn from those who are doing well, disseminate ideas to those in need of improvement and identify individual patients who need outreach or additional care. Successful large-scale hypertension programs in different settings share many of these key elements and serve as examples to improve systems of hypertension care delivery throughout the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».